Progress in assessing and limiting occupational noise exposures in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Occupational noise exposures in the United States (US) have resulted in a substantial occupational health burden on US workers. Despite the presence of regulations mandating exposure assessment and hearing loss prevention measures for highly-exposed workers, the prevalence of noise-induced hearing loss continues to be high. However, several recent efforts may result in progress in reducing exposures to, and health impacts from, occupational noise. First, the American Conference of Governmental Industrial Hygienists has recently proposed revisions to the organization’s Threshold Limit Value (TLV) for Audible Sound, formerly referred to as noise. The proposed revised TLV includes updated documentation as well as notes related to non-auditory health effects of noise (including cardiovascular disease and injuries), which have not previously been considered in an occupational noise exposure limit. Second, a measurement-based national Job Exposure Matrix for Occupational Noise in the US and Canada has been developed at the University of Michigan and is now publicly available (noisejem.sph.umich.edu). This resource represents a useful tool for better understanding exposures to noise by job and industry. These two efforts, along with others, represent important progress in enhancing occupational health by protecting workers from the adverse health effects of noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».